[發明專利]基于多小波階比雙譜分析的旋轉機械故障診斷方法

在審

• 申請號: 201710651990.9
• 申請日: 2017-08-02
• 公開（公告）號: CN107563291A
• 公開（公告）日: 2018-01-09
• 發明（設計）人: 承敏鋼;魏懿;何曉琳;楊菲;江冰;蔡昌春;杜浩滔
• 申請（專利權）人: 江蘇新道格自控科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司32224
• 代理人: 董建林

技術領域

本發明涉及一種基于多小波階比雙譜分析的旋轉機械故障診斷方法。

背景技術

齒輪和滾動軸承是旋轉機械設備中的核心部件，但由于其易損性，大部分的機械故障都是由其所引起。當齒輪和軸承發生故障時，受噪聲和調制等影響，振動信號將會表現出非高斯性和歪斜性，因此不能使用傳統傅里葉變換，否則會出現嚴重的“頻率模糊現象”，因此，如何從振動信號中進行旋轉設備的故障診斷是旋轉設備監測過程中不可避免的問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于多小波階比雙譜分析的旋轉機械故障診斷方法，解決現有技術中故障信息提取困難、故障診斷精確度不高的技術問題。

為解決上述技術問題，本發明所采用的技術方案是：基于多小波階比雙譜分析的旋轉機械故障診斷方法，包括如下步驟：

步驟一：通過把原始信號輸入到塔式算法中進行多小波變換；

步驟二：根據信號分析理論，尋找使分解信號能量最大的基元函數組合；

步驟三：通過連接算法使得所有基元函數信號的總能量最大，進而求得轉速信號；

步驟四：對轉速信號進行等角度重采樣，對重采樣信號進行雙譜分析得到振動信號的階比譜；

步驟五：對振動信號的階比譜進行分析，從振動信號中進行旋轉設備的故障診斷。

步驟一的具體方法如下：

步驟101：對采集到的旋轉設備轉速信號進行過樣預處理，將原始信號f(n)變為r個矢量信號，

式中：n表示時間節點；i表示子空間序列的行號，i＝1,2,3,4....r；j表示子空間序列的列號，j＝1,2,3,4....r；r代表矢量信號個數，r∈n,且r≥2；v_i,j表示對原始信號進行小波變換后的第i行第j列的子空間序列；表示對原始信號進行小波變換后的第0個輸出塊；v^l_i,j表示對原始信號進行小波變換后的第l個輸出塊；

步驟102，將r個矢量信號輸入到塔式算法中進行多小波變換，多小波變換包括分解和重構，具體公式如下：

分解公式為：H(w)＝H(w)Q(w)，重構公式為：G(w)＝G(w)P(w)；(2)

其中：w代表角頻率，H_k，G_k為r×r維系數矩陣；0≤k≤L；L為濾波器的長度；此處i表示虛數單位，i²＝-1；Q(w)為多小波分解算法之前的預濾波器，P(w)為多小波重構算法之后的濾波器。

步驟二的具體方法如下：

將原始信號f(n)展開為一組基元函數的線性組合，即：

其中，a_n代表擬合后的第n個時間節點參數；h_n代表分解后的第n個時間節點信號；

多小波采用的多尺度調頻基元函數為：

Φ(t)≡[φ₁(t),φ₂(t),...,φ_r(t)]^T(4)

Φ(t)是以r個單尺度函數{φ}為基礎構成的向量函數，φ_r(t)表示第r個單尺度函數；T表示轉置矩陣；

多小波函數的伸縮和平移構成的函數空間W為：

i,j∈r，r代表矢量信號個數，Z代表整數集,φ_l表示第l個輸出塊的單尺度函數，k表示矩陣階數；l表示輸出塊序號。

步驟三的具體方法如下：

建立一種動態分析時間段的連接算法，使得在所述連接算法下滿足整個分析時間內使連接的所有基元函數信號的總能量最大，即：

Π＝{I₁,I₂,…}∈{I}(7)

D為基元函數庫，h_p,q,I為多尺度調頻基元函數，p為頻率偏置系數，q為調頻頻率；I為時間支撐區；

所述連接算法如下：

以x為時間支持區序號，K(x)為每個時間支持區信號的能量，pre(x)＝0為連接到第x個時間支持區的序號；初始化時，置K(x)＝0，pre(x)＝0；

對于動態分析時間段集合{I_x,x∈Z}中的每一個時間集合I_x，并找出與其相鄰的下一個時間集合I_x；

(K(x)+K(x+1))/2≥K(x),則K(y)＝K(x+1),pre(y)＝x；

y表示第x+1個時間支持區；